MDST ಎಂಜಿನ್: WebGPU/WASM ನೊಂದಿಗೆ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ GGUF ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ

ಎಮ್‌ಡಿಎಸ್‌ಟಿ ಎಂಜಿನ್ ಒಂದು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ವೆಬ್‌ಜಿಪಿಯು ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಅಸೆಂಬ್ಲಿ (WASM) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ರೌಸರ್‌ನೊಳಗೆ GGUF-ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೀಸಲಾದ ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ GPU ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸೈಡ್ AI ತೀರ್ಮಾನದ ಕಡೆಗೆ ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯುತ್ತಿದೆ, ಆಧುನಿಕ ಬ್ರೌಸರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಖಾಸಗಿ, ಕಡಿಮೆ-ಸುಪ್ತತೆ AI ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಎಮ್‌ಡಿಎಸ್‌ಟಿ ಎಂಜಿನ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ?

MDST ಇಂಜಿನ್ ಎಂಬುದು ಬ್ರೌಸರ್-ಸ್ಥಳೀಯ AI ನಿರ್ಣಯದ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದ್ದು, ಕ್ವಾಂಟೀಕರಿಸಿದ GGUF ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ರನ್ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ - llama.cpp ನಂತಹ ಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಅದೇ ಸ್ವರೂಪ-ನೇರವಾಗಿ ವೆಬ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ. ಕ್ಲೌಡ್ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ AI ವಿನಂತಿಯನ್ನು ರೂಟ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, MDST ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ವಂತ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ GPU-ವೇಗವರ್ಧಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಬ್ರೌಸರ್‌ನ WebGPU API ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ CPU ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ WebAssembly ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಅಗಾಧವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ರೌಂಡ್-ಟ್ರಿಪ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬಳಕೆದಾರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಪ್ರತಿ API ಕರೆಗೆ ಪಾವತಿಸುವ ಅಥವಾ ತಮ್ಮದೇ ಆದ GPU ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

"ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ AI ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪುರಾವೆಯಾಗಿಲ್ಲ-ಇದು ಉತ್ಪಾದನಾ-ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವಾಗಿದ್ದು, ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಬಳಕೆದಾರರ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಕ್ಲೌಡ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, AI-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಹೊರೆಯನ್ನು ಯಾರು ಹೊರುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ."

WebGPU ಮತ್ತು WASM ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ?

ಎಮ್‌ಡಿಎಸ್‌ಟಿ ಎಂಜಿನ್‌ನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಆಧಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದು ಹತೋಟಿಯಲ್ಲಿಡುವ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಬ್ರೌಸರ್ ಮೂಲಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ನೋಟದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವೆಬ್‌ಜಿಪಿಯು ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್‌ನ ಉತ್ತರಾಧಿಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಡಬ್ಲ್ಯುಜಿಎಸ್‌ಎಲ್ ಶೇಡರ್ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಜಿಪಿಯು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಪೂರ್ವವರ್ತಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, WebGPU ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು LLM ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಗುಣಾಕಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವರ್ಕ್‌ಹಾರ್ಸ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಇದರರ್ಥ MDST ಟೆನ್ಸರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು GPU ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಾನಾಂತರ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರವಾನಿಸಬಹುದು, ಬ್ರೌಸರ್ ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಿಂದೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದ್ದ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.

WebAssembly ಎಂಜಿನ್‌ನ ಕೋರ್ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಲಾಜಿಕ್‌ಗಾಗಿ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಸಂಕಲನ ಗುರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. WebGPU ಬೆಂಬಲದ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ-ಹಳೆಯ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು, ಕೆಲವು ಮೊಬೈಲ್ ಪರಿಸರಗಳು ಅಥವಾ ಹೆಡ್‌ಲೆಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು-WASM ಒಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ, ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದ C++ ಅಥವಾ ರಸ್ಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಿಗೆ, WebGPU ಮತ್ತು WASM ಒಂದು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ: GPU-ಲಭ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮೊದಲು, CPU- ಮೂಲಕ-WASM ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ.

GGUF ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಯಾವುವು ಮತ್ತು ಆ ಸ್ವರೂಪವು ಈ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಏಕೆ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ?

GGUF (GPT-ಜನರೇಟೆಡ್ ಯೂನಿಫೈಡ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್) ಬೈನರಿ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಮಾದರಿ ತೂಕ, ಟೋಕನೈಜರ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಕಲಾಕೃತಿಯಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲತಃ llama.cpp ನಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥ ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, GGUF ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಮುಕ್ತ-ತೂಕದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು 2-ಬಿಟ್‌ನಿಂದ 8-ಬಿಟ್‌ವರೆಗೆ ಬಹು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ - ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಡುವೆ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಬ್ರೌಸರ್-ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ, ಪರಿಮಾಣೀಕರಣವು ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ-ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಪೂರ್ಣ-ನಿಖರವಾದ 7B ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾದರಿಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು 14 GB ಮೆಮೊರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. Q4 ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದಲ್ಲಿ, ಅದೇ ಮಾದರಿಯು ಸರಿಸುಮಾರು 4 GB ಗೆ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Q2 ನಲ್ಲಿ ಅದು 2 GB ಗಿಂತ ಕೆಳಗಿಳಿಯಬಹುದು. GGUF ಗಾಗಿ MDST ಇಂಜಿನ್‌ನ ಬೆಂಬಲ ಎಂದರೆ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿವರ್ತನೆ ಹಂತವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳ ಬೃಹತ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು, ಏಕೀಕರಣದ ತಡೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ GGUF ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಯಾವುವು?

ಇನ್-ಬ್ರೌಸರ್ GGUF ತೀರ್ಮಾನದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉದ್ಯಮದ ಲಂಬವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಹಿಂದೆ ವೆಚ್ಚ-ನಿಷೇಧಿತ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರಮುಖ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಆಫ್‌ಲೈನ್-ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ AI ಸಹಾಯಕರು: ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಕ್ಷೇತ್ರ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ದೂರದ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಖಾಸಗಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಕಾನೂನು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ದಾಖಲೆಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಾಧನವನ್ನು ತೊರೆಯಬಾರದು, ಆದರೂ AI-ಚಾಲಿತ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಿಂದ ಇನ್ನೂ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
• ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಷಯ ರಚನೆ: ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ನಕಲು, ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಶೂನ್ಯ ಕನಿಷ್ಠ ನಿರ್ಣಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಬ್ರೌಸರ್-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ.
• ಎಡ್ಜ್-ನಿಯೋಜಿತ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರು: ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯ API ಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸದೆಯೇ ಕೋಡ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು.
• ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳು: ಕಡಿಮೆ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ AI- ಚಾಲಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಟ್ಯೂಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು.

Mwayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು MDST ಎಂಜಿನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು?

Mewayz, ತಿಂಗಳಿಗೆ $19 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಬೆಲೆ ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ 138,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುವ ಆಲ್-ಇನ್-ಒನ್ 207-ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ವ್ಯವಹಾರ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್, ಇದು ನಿಖರವಾಗಿ MDST ಎಂಜಿನ್‌ನಂತಹ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿನ AI ತೀರ್ಮಾನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. CRM, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್, ವಿಷಯ ನಿರ್ವಹಣೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ತಂಡದ ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, Mewayz ಈಗಾಗಲೇ ಸಾವಿರಾರು ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹೃದಯ ಬಡಿತವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ.

Mwayz ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ MDST ಇಂಜಿನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ AI-ನೆರವಿನ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ-ಉತ್ಪನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ವರದಿಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು-ವ್ಯಾಪಾರ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ AI ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸದೆಯೇ. ತೀರ್ಮಾನವು ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸೈಡ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಒದಗಿಸುವವರಿಗೆ ಪ್ರತಿ-ಬಳಕೆದಾರರ ಕನಿಷ್ಠ ವೆಚ್ಚವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಶೂನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಲಾಭದಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಪ್ಲಾನ್ ಹೊಂದಿರುವವರಿಗೆ ಕಾಯ್ದಿರಿಸುವ ಬದಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಯಾದ್ಯಂತ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ GGUF ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರರು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?

ಹೌದು, ಅನುಮಾನ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು GGUF ಮಾದರಿ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬ್ರೌಸರ್‌ಗೆ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಆದರೆ ಆಧುನಿಕ ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಇದನ್ನು ಒಂದು-ಬಾರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರಗತಿಪರ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್ ಕ್ಯಾಶ್ API ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆರಂಭಿಕ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ನಂತರ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಅವಧಿಗಳು ತಕ್ಷಣವೇ ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತವೆ. ಬ್ರಾಡ್‌ಬ್ಯಾಂಡ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿರುವ ಚಿಕ್ಕ ಗಾತ್ರದ ರೂಪಾಂತರಗಳು—Q4 ಅಥವಾ Q2—2–4 GB ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು.

2026 ರಲ್ಲಿ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳಾದ್ಯಂತ ವೆಬ್‌ಜಿಪಿಯು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆಯೇ?

Chrome ಮತ್ತು Edge ನಲ್ಲಿ WebGPU ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದೆ, Firefox ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ 2025 ಮತ್ತು 2026 ರವರೆಗೆ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಆಗುತ್ತಿದೆ. ಮೊಬೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸಾಧನ ಮತ್ತು OS ಆವೃತ್ತಿಯಿಂದ ಬೆಂಬಲವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ MDST ನಂತಹ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ WASM ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ GPU ವೇಗವರ್ಧನೆ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೀಸಲಾದ ಅಥವಾ ಸಂಯೋಜಿತ GPU ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್ ಪರಿಸರಗಳು ಇಂದು ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಗುರಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ.

ವೇಗದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕ್ಲೌಡ್ API ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿನ ನಿರ್ಣಯವು ಹೇಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ?

ಆಧುನಿಕ ಗ್ರಾಹಕ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ, ಬ್ರೌಸರ್-ಆಧಾರಿತ ತೀರ್ಮಾನವು ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ 10-30 ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು, ಇದು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರೌಂಡ್-ಟ್ರಿಪ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಇಲ್ಲದೆ ಮಧ್ಯ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಲೌಡ್ API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವೇಗಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಮೊದಲ-ಟೋಕನ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಲೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸರತಿ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಸಾಧನಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತವೆ, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡಯಲ್‌ಗಳಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

WebGPU, WebAssembly, ಮತ್ತು GGUF ಮಾದರಿಯ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಒಮ್ಮುಖವು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ನಿಜವಾದ ಒಳಹರಿವಿನ ಬಿಂದುವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿದೆ. MDST ಎಂಜಿನ್‌ನಂತಹ ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸೈಡ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಚಲಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ-ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳು, ಬಲವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಖಾತರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು.

ನೀವು ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ಫಾರ್ವರ್ಡ್-ಲುಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ Mewayz ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು app.mewayz.com ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ತಿಂಗಳಿಗೆ $19 ರಿಂದ 207 ಸಂಯೋಜಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ, Mewayz ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ-ಇಂದು ಮತ್ತು AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇವೆ.